Un scientifique des données stocke des jeux de données financiers dans S3 et les interroge avec Athena. Il a déployé un modèle de ML sur un point de terminaison SageMaker et souhaite l'invoquer depuis Athena, mais les invocations échouent et l'utilisateur IAM du scientifique des données ne peut pas appeler le point de terminaison. Quelle combinaison d'actions permettra à l'utilisateur IAM d'invoquer le point de terminaison SageMaker ? (Choisissez-en trois.)

Pour permettre à l'utilisateur IAM d'invoquer un point de terminaison SageMaker depuis Athena, trois actions sont nécessaires. Premièrement, l'utilisateur IAM doit avoir l'autorisation sagemaker:InvokeEndpoint pour appeler le modèle. Deuxièmement, si le modèle SageMaker a besoin d'accéder à des données S3 (par exemple, pour des inférences asynchrones ou pour charger des ressources), SageMaker lui-même doit avoir une politique IAM lui permettant de lire les objets S3. Troisièmement, la requête Athena doit utiliser la clause SQL USING EXTERNAL FUNCTION mlfunctionname pour spécifier l'invocation de la fonction de ML externe. L'attachement de AmazonAthenaFullAccess n'est pas suffisant car il n'inclut pas les permissions SageMaker. sagemaker:GetRecord est pour SageMaker Feature Store, pas pour l'invocation de point de terminaison. Re-mapper l'utilisateur IAM dans SageMaker n'est pas une action valide pour l'invocation.